BIG-DATA-PYTHON.AJ1
Big Data Analysis with Python
Practice and refine your big data analytical skills with Python to distill complicated data into digestible and meaningful insights.
- Practice in 48 Laboratorios prácticos — nothing to install
- 9 Lecciones interactivas y 54 topics mapped to the official exam objectives
- 100 Preguntas del examen de práctica
Intermediate A tu propio ritmo · 1 año de acceso 4.4/5 (237 Revisar)
48 LiveLabs prácticos
Practice real IT tasks in guided environments.
- Entornos reales
- Calificación automática
- Sin instalación
9Lecciones interactivas
54Topics
48Laboratorio en vivo
100Preguntas del examen de práctica
65Tarjetas didácticas
65Glosario de términos
01 / Habilidades que obtendrás
What you will be able to do
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No se requiere tarjeta de crédito
This big data analysis with Python course online is your go-to training guide for mastering the art of handling and analyzing massive piles of data. You’ll experiment with Python libraries like Pandas, Seaborn, and Spark. Also, our course modules will help you visualize data, manage missing values, and perform in-depth statistical analysis, giving you hands-on experience. By the end, you’ll have the technical skills to tackle real-world challenges and make data-driven decisions.
- Use Pandas and Spark for effective data handling
- Create insightful statistical visualizations using Seaborn and Matplotlib to communicate findings clearly
- Work with frameworks like Hadoop and Spark to manage large datasets
- Handle missing values and prepare data for analysis and accuracy
- Translate business problems into a measurable metric and actionable insight
- Maintain data analysis reproducibility with best practices using Jupyter Notebooks
- Dive deep into Spark DataFrames for advanced data manipulation and analysis
- Compile full analysis reports to present data findings professionally
- Execute SQL operations on Spark DataFrames for efficient data querying
Target Career Roles
- Científico de datos y arquitecto de sistemas
- Salario esperado $122
- 000
02 / Lecciones y laboratorios
See exactly what you will learn and practice
Plan de estudios
9 Lecciones interactivas · 54 topics01 Prefacio 1 topics +
- Acerca de
02 La pila de ciencia de datos de Python 8 topics · 10 Laboratorio en vivo +
- Introducción
- Bibliotecas y paquetes de Python
- usando pandas
- Conversión de tipos de datos
- Agregación y Agrupación
- Exportación de datos de Pandas
- Visualización con Pandas
- Resumen
10 Laboratorio en vivo in this lesson — see the labs panel →
03 Visualizaciones estadísticas 10 topics · 14 Laboratorio en vivo +
- Introducción
- Tipos de gráficos y cuándo usarlos
- Componentes de un gráfico
- nacido en el mar
- ¿Qué herramienta se debe utilizar?
- Tipos de gráficos
- Pandas DataFrames y datos agrupados
- Cambiar el diseño del gráfico: modificar los componentes del gráfico
- Exportación de gráficos
- Resumen
14 Laboratorio en vivo in this lesson — see the labs panel →
04 Trabajar con marcos de Big Data 6 topics · 3 Laboratorio en vivo +
- Introducción
- Hadoop
- Chispa - chispear
- Escribir archivos de parquet
- Manejo de datos no estructurados
- Resumen
3 Laboratorio en vivo in this lesson — see the labs panel →
05 Buceando más profundo con Spark 7 topics · 9 Laboratorio en vivo +
- Introducción
- Introducción a los marcos de datos de Spark
- Escritura de salida desde Spark DataFrames
- Exploración de marcos de datos de Spark
- Manipulación de datos con Spark DataFrames
- Gráficos en Spark
- Resumen
9 Laboratorio en vivo in this lesson — see the labs panel →
06 Manejo de valores faltantes y análisis de correlación 6 topics · 5 Laboratorio en vivo +
- Introducción
- Configuración del cuaderno Jupyter
- Valores faltantes
- Manejo de valores faltantes en Spark DataFrames
- Correlación
- Resumen
5 Laboratorio en vivo in this lesson — see the labs panel →
07 Análisis exploratorio de datos 5 topics · 4 Laboratorio en vivo +
- Introducción
- Definición de un problema empresarial
- Traducir un problema comercial en métricas medibles y análisis de datos exploratorios (EDA)
- Enfoque estructurado para el ciclo de vida del proyecto de ciencia de datos
- Resumen
4 Laboratorio en vivo in this lesson — see the labs panel →
08 Reproducibilidad en análisis de Big Data 6 topics · 3 Laboratorio en vivo +
- Introducción
- Reproducibilidad con Jupyter Notebooks
- Recopilación de datos de forma reproducible
- Normas y prácticas de códigos
- Evitando la repetición
- Resumen
3 Laboratorio en vivo in this lesson — see the labs panel →
09 Creación de un informe de análisis completo 5 topics +
- Introducción
- Lectura de datos en Spark de diferentes fuentes de datos
- Operaciones SQL en un Spark DataFrame
- Generación de medidas estadísticas
- Resumen
Laboratorios prácticos Our edge
48 Laboratorio en vivos- Interactuando con Python Shell
- Calculando el cuadrado
- Agrupación de un marco de datos
- Aplicar una función a una columna
- Creación de subconjuntos de un marco de datos
- Rebanar y subdividir
- Lectura de datos de un archivo CSV
- Visualización de la desviación estándar
- Cálculo del valor de la mediana
- Cálculo del valor medio
- Trazar un gráfico analítico
- Crear un gráfico
- Crear un gráfico para una función matemática
- Crear un gráfico de líneas usando Seaborn
- Crear un gráfico de líneas usando pandas
- Crear un gráfico de líneas usando matplotlib
- Detección de valores atípicos
- Visualización de histogramas
- Usar un diagrama de caja
- Construcción de un diagrama de dispersión
- Trazar un gráfico de líneas con estilos y colores
- Configuración de un título y etiquetas para objetos Axis
- Diseñar una parcela completa
- Exportación de un gráfico a un archivo en un disco
- Realización de operaciones de marco de datos en Spark
- Acceso a datos con Spark
- Análisis de texto en Spark
- Creación de un marco de datos utilizando un archivo CSV
- Creación de un DataFrame a partir de un RDD existente
- Especificación del esquema de un marco de datos
- Eliminación de una columna de un marco de datos
- Cambiar el nombre de una columna en un marco de datos
- Agregar una columna a un marco de datos
- Creación de un gráfico de KDE
- Creación de una gráfica de modelo lineal
- Crear un gráfico de barras
- Filtrado de datos
- Contando valores faltantes
- Manejo de valores NaN
- Uso de los métodos de llenado hacia atrás y hacia adelante
- Cálculo del coeficiente de correlación
- Generación de la importancia de la característica de la variable de destino
- Identificación de la variable objetivo
- Trazar un mapa de calor
- Generación de un gráfico de distribución normal
- Realización de reproducibilidad de datos
- Preprocesamiento de valores perdidos con alta reproducibilidad
- Normalización de los datos
Los laboratorios se ejecutan en tu navegador; no hay nada que instalar.
03 / Detalles del examen
Big Data Analysis with Python Detalles
This big data analysis with Python course online is your go-to training guide for mastering the art of handling and analyzing massive piles of data. You’ll experiment with Python libraries like...
Exámenes de práctica
100 Preguntas de práctica
(alineado con los objetivos oficiales del examen)
Certificación
BIG-DATA-PYTHON.AJ1
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Bono oficial · Entrega rápida · Paquete de repetición disponible
El bono de examen se vende por separado y no está incluido en el curso estándar.
04 / Preguntas frecuentes
Preguntas antes de empezar
What is big data, and why is it important? +
Big data consists of massive amounts of datasets that are analyzed to identify and reveal patterns, trends, and relationships. Big data analysis helps organizations to make decisions, improve their operations, and discover new opportunities to penetrate the market.
Why is Python popular for big data analysis? +
Python programming language is famous in the data science field due to its simplicity, improved readability, user-friendly libraries, and strong developer community support.
What is the significance of data visualization in today’s world? +
Polish your data visualization skills to present raw data in graphical formats and identify patterns and trends to make data-driven decisions. Eventually, it provides you with a competitive advantage in the market.
Do I need prior Python programming experience to take this course? +
Yes, having basic knowledge of Python programming is beneficial to take this data analysis with Python course.
Who is this course suitable for? +
This course is ideal for data scientists, analysts, and anyone interested in improving their analytical skills using Python.
Do I need to have prior knowledge of Python to take this course? +
Yes, a basic understanding of Python programming languages is recommended to get the most out of this course.
What tools and libraries are covered in this course? +
The course covers tools and libraries like Pandas, Seaborn, Matplotlib, and Spark for data manipulation and visualization.
Do I need to know machine learning for this course? +
No, prior knowledge of machine learning is not required to enroll in this course.
What is the average salary for a big data analyst with Python skills? +
The average salary of a big data analyst varies, but typically ranges from $80,000 to $120,000 per year, depending on experience, location, and industry.
How can this course benefit my career?+
By learning Python big data analysis and visualization, you’ll be able to handle large datasets, perform advanced analysis, and make smart, profitable decisions. In addition, you’ll be in a position to pursue high-paying jobs, promotions, and other career opportunities.
¿Cuáles son los requisitos previos para este examen?+
Instalé Python y Jupyter Notebook.
¿Dónde puedo encontrar más información sobre este examen?+
Command Big Data Analysis Using Python
Gain the skills to transform vast amounts of raw data into clear visuals for improved decision-making in your career.
- 1 año de acceso completo
- 48 LiveLab incluido
- Certificado de finalización
No se requiere tarjeta de crédito